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數據產品經理高效學習手冊：產品設計、技術常識與機器學習

本書主要講解了產品設計思維框架和具體操作流程，幫助讀者快速了解產品設計的全過程；同時講解了產品研發的技術常識，包括前端研發、后端研發、數據庫設計等，幫助讀者成為“懂技術”的產品經理；此外，還通俗易懂地講解了機器學習原理，幫助讀者成為一個掌握前沿知識的數據產品經理。本書適合對數據產品感興趣的讀者，有志于從事數據產品經理職業的讀者，希望了解產品研發技術常識、需要提升自我能力的產品經理，以及希望了解機器學習原理，想要轉型為數據產品經理或人工智能產品經理的讀者。

·12.9萬字

從零進階！數據分析的統計基礎（第2版）

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2版）》共6章，分別講解了數據分析的步驟和方法、描述性統計分析、抽樣估計、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析，使用簡單的語言介紹了這些數據分析基本方法的核心思想和涉及的統計學、概率論等方面的理論內容，并使用圖示的方法詳細介紹了使用Excel2013進行簡單的描述性統計分析和使用SPSS進行相關的數據分析的過程與結果分析。

·12.9萬字

數據庫應用實戰

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關系型數據庫（包括MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL）技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最后介紹Python操作示例。由于4種關系型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和游標只在SQLServer中介紹。各種非關系型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

算法設計與問題求解（第2版）：計算思維培養

在信息時代，計算思維是解決復雜工程問題的重要思維方式，計算機則是求解問題的重要工具。本書以計算機經典問題求解為導向，通用算法思維和編程能力培養為目標，引入ACM國際大學生程序設計競賽的有益元素，組織教材的理論教學和編程實踐兩方面的內容。本書主要內容包括計算機問題求解的經典算法模型和設計范式，包括計算機問題求解中常用的數據結構、枚舉算法、遞歸與分治策略、動態規劃、貪心算法和搜索技術。除了強調經典的問題原型和算法原理，本書兼顧編程實踐能力，力圖使得學生面對復雜問題時既能“想到”還能“做到”。

區塊鏈應用開發指南：業務場景剖析與實戰

區塊鏈現在仍然是一個新生事物，就像其他所有新生事物一樣，充滿了爭議。但不可否認，它也給逐漸變得穩定的互聯網帶來一股新的活力。《區塊鏈應用開發指南》力圖為區塊鏈從業人員提供一份完整的開發指南。

深入淺出 Hyperscan：高性能正則表達式算法原理與設計

本書系統、全面、循序漸進地介紹Hyperscan技術。全書共8章，主要介紹正則表達式、經典匹配算法和正則表達式匹配所依賴的自動機原理、正則表達式匹配庫等，并重點介紹Hyperscan的功能特性、設計原理和性能調優技巧，以及匹配引擎的核心算法和SIMD加速技術的運用，還展示了Hyperscan多樣化的應用場景。

數據指標體系：構建方法與應用實踐

這是一套數據指標體系全流程構建（從規劃、框架設計、數據采集加工到應用）方法論與實踐指南。它不僅深入淺出地分享了通用的數據指標體系構建策略，還通過多個行業實例展示了具體操作方法。書中從數據采集入手，借助BI工具Superset實踐構建過程。本著“一切技術都是為業務服務的”這一宗旨，本書除了包含數據指標體系構建相關內容外，還結合統計學原理及Excel、Python等工具，深入剖析數據指標波動對業務的影響，旨在幫助讀者深入理解數據指標與實際業務的底層關聯，把數據指標體系落地到業務中。

使用GitOps實現Kubernetes的持續部署：模式、流程及工具

本書提供了通過GitOps使用Kubernetes的實用教程，內容涵蓋GitOps的實踐、技術和工具，它們可以簡化Kubernetes來更快地交付企業級軟件，而不影響安全性。通過閱讀本書，你將了解GitOps在靈活的配置管理、監控、健壯性、多環境支持和安全性等方面的好處，并掌握以獨特的GitOps方式進行管理的技巧。學完本書，你將能夠實現和管理一個可伸縮的持續交付管道，這使得跟蹤更改、回滾錯誤以及清晰地驗證和審計容器部署變得容易。

數據自助服務實踐指南：數據開放與洞察提效

本書主要介紹數據洞察及其四個階段，第1部分為自助服務數據發現，包括元數據目錄服務、搜索服務、特征存儲服務、數據遷移服務、點擊流跟蹤服務。第二部分為自助服務數據準備包括數據湖管理服務、數據整理服務、數據權限治理服務。第三部分為自助服務數據構建，包括、數據虛擬化服務、模型訓練服務、持續集成服務、A/B測試服務。第四部分為自助服務數據實施，包括查詢優化服務、管道編排服務、模型部署服務、質量監控服務、成本管理服務。通過學習本書，數據工程師、數據科學家和團隊經理將學習如何構建一個自助數據科學平臺，幫助你的組織中的任何人從數據中提取見解。

辦公應用與計算思維案例教程

全書共5章，包含33個應用案例。第1~3章屬于計算機基礎知識應用篇，介紹了Windows、Word、Excel軟件的使用方法。第4章屬于大數據技術應用篇，介紹了WebScraper、Access、MySQL以及MongoDB軟件的使用方法。第5章為計算思維與程序設計應用篇，介紹了算法流程圖繪制方法、程序設計、運行與調試等應用技巧。本書中案例由淺入深，操作步驟詳盡，語言通俗易懂。

MySQL基礎教程

本書介紹了MySQL的操作方法以及通過使用PHP和MySQL創建Web應用程序的基礎知識。作者從數據庫是什么開始講起，由淺入深，通過豐富的圖示和大量的示例程序，讓讀者循序漸進地掌握MySQL，最終帶領讀者使用MySQL和PHP開發能夠在Web上公開的具有安全性的Web應用程序。

數據隱私與數據治理：概念與技術

本書以《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景，旨在從概念和技術的角度對數據隱私與數據治理進行系統概述。首篇從歷史與系統的角度介紹數據隱私與數據治理的基礎，后三篇分別側重大規模數據收集、機器學習，以及數據治理中的隱私問題，介紹其相應的技術基礎，總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數據生態的角度介紹數據隱私與數據治理，在內容介紹上，以技術與算法的講解為主，輔以案例，詳略得當。

·12.6萬字

數據分析師寶典

隨著移動通信和互聯網應用的發展，物聯網、云計算、大數據等新興技術與應用不斷涌現。這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。本書拋開深奧的理論條文，采用了大量的圖表與案例，深入淺出，將枯燥生硬的理論知識用詼諧幽默、通俗易懂的語言娓娓道來。本書除對必備的理論知識進行介紹外，還注重實務操作，旨在幫助數據分析人員快速掌握數據分析的核心知識，實現數據分析能力的大幅度提高。

·12.6萬字

LabVIEW 完全自學手冊

《LabVIEW完全自學手冊》幫助讀者從實用角度學習LabVIEW，內容分為三篇。入門篇包括LabVIEW基本操作、基本數據類型及其相互轉換、程序結構、數據運算函數、控件及其用法、數據表達與顯示等；提高篇包括文件的輸入輸出、字符串操作、數學分析、信號處理、與其他軟件的通信、時間相關函數、應用程序控制、網絡編程、總線與儀器控制、數據庫訪問及程序發布；應用篇以兩個實例詳細介紹如何運用LabVIEW解決實際問題。本書按照初學者的學習順序安排內容，從入門到精通，從技巧到實際應用，使初學者一步一步掌握LabVIEW。本書適于從事測試與計量、電子開發等行業的工程技術人員閱讀，也可用作計算機、電子信息、通信工程、自動化等專業的本科生及研究生的教學參考。

·12.5萬字

低代碼極速物聯網開發指南：基于阿里云IoT Studio快速構建物聯網項目

本書詳細介紹了JavaScript、Python、.NET和Lua低代碼開發，并且從傳感器開始，深入淺出地勾勒出采集終端、智能網關、物理鏈路層、通信協議和云端平臺等物聯網領域的全貌；結合實際案例，系統地講解了如何通過低代碼、零代碼等近乎搭積木的方式快速搭建物聯網系統。本書內容豐富、通信易懂，是一本物聯網領域的低代碼開發大全。本書適合對低代碼感興趣的程序員，及相關專業人員閱讀。

·12.5萬字

Oracle云計算平臺實戰：IaaS與PaaS應用詳解

本書不僅介紹了OracleCloud提供的所有IaaS和PaaS服務，還介紹了獨特的公共云服務——可以部署在客戶數據中心內部的Cloud@Customer。除了這些概念之外，本書還通過一系列的動手練習來幫助讀者深入了解Oracle云服務。

·12.5萬字

大數據Hadoop 3.X分布式處理實戰

本書共14章，前4章主要講解和演示大數據與Hadoop概述、Hadoop偽分布式安裝、HDFS分布式文件系統、MapReduce分布式計算框架。第5到11章講解了Hadoop生態的常用組件，包括NoSQL數據庫HBase、分布式數據倉庫Hive、數據轉換工具Sqoop、內存計算框架Spark。最后3章講解了3個企業級的大型大數據綜合實戰項目。

·12.4萬字

工業大數據融合體系結構與關鍵技術

本書針對工業大數據的體系結構與關鍵技術進行了研究，在對工業4.0、物聯網和云計算進行分析的基礎上，從定義、技術以及管理三個方面對大數據進行了闡述，給出了工業大數據研究與應用的體系結構。針對工業制造領域的特定應用場景，充分研究了數據的感知、采集和異常檢測技術，闡述了現有方法的利弊，分析了存在的問題，并提出了一系列創新的解決方案。

·12.4萬字